Cardano Founder Warns KelpDAO Hack Exposes Ethereum’s Weakest Link

bitcoinistPubblicato 2026-04-22Pubblicato ultima volta 2026-04-22

Introduzione

Cardano founder Charles Hoskinson argues that the $292 million KelpDAO exploit reveals a critical systemic flaw in Ethereum's DeFi ecosystem, rather than just a simple bridge failure. He emphasizes that the core issue was not a smart contract vulnerability, but a failure in cross-chain message verification. Specifically, a single-verifier setup allowed a forged message to be accepted, leading to the theft of 116,500 rsETH. Hoskinson warns that the attack’s true danger emerged when the stolen assets were used as collateral in lending markets, creating widespread bad debt contagion and triggering a liquidity crisis that caused up to $13 billion in withdrawals across multiple protocols. He calls for a broader industry discussion on bridge security and verifier design to prevent similar systemic risks.

Cardano founder Charles Hoskinson used his latest livestream to argue that the roughly $292 million KelpDAO exploit was not just another bridge failure, but a broader warning about how Ethereum’s restaking, cross-chain messaging, and lending stack can turn a single compromise into system-wide contagion.

In Hoskinson’s telling, the April 18 attack exposed what he sees as the most fragile part of modern DeFi: not necessarily application-level smart contracts, but the verification layers and interdependencies that sit between protocols. He said the exploit, which involved about 116,500 rsETH drained from KelpDAO’s Ethereum escrow, should force a wider industry conversation about bridge trust assumptions, verifier design, and the speed at which bad collateral can spread through lending markets.

Cardano Founder Warns Of Dangerous Flaw At The Heart Of Ethereum DeFi

Rather than deliver a standard postmortem, Hoskinson said he took internal incident-report material and used AI to turn it into a website that walked viewers through the mechanics of the exploit. That structure framed his larger point: the failure, as he described it, did not begin with broken contract math inside KelpDAO itself, nor with an obvious accounting flaw at LayerZero. Instead, he said it centered on a forged cross-chain message that was accepted as legitimate and allowed funds to be released on Ethereum.

“So, this was not a smart contract issue with Kelp and this was not a smart contract issue with LayerZero, but this was a cross-chain message forgery,” Hoskinson said. “So this was something new and different.”

The Cardano founder repeatedly returned to one design choice in particular: the reported use of a one-of-one verifier configuration. In his explanation, best practice would be a multi-verifier model such as three-of-five, but KelpDAO’s setup relied on a single active DVN. That, he argued, created an unacceptable single point of failure in a system already layered with staking wrappers, restaking protocols, bridges, and lending venues.

“The failure was in the verification logic, not the application logic,” he said. “Kelp did everything right from their contracts. They’re audited. They’re working well. The application’s working well. It’s the bridge configuration.”
Hoskinson also emphasized that the industry still lacks a settled account of exactly where responsibility lies.

According to his summary, three separate root-cause analyses emerged after the exploit: one from LayerZero, one from KelpDAO, and one tied to LlamaRisk and Aave governance discussions but none fully agree. That leaves open whether the break occurred in the messaging layer, verifier setup, KelpDAO’s acceptance logic, or in the seams between them.

What made the event especially significant, in his view, was not only the theft itself but what happened next. Instead of dumping the stolen rsETH on decentralized exchanges, the attacker allegedly used it as collateral in lending markets to borrow more liquid assets. That turned an exploit into a balance-sheet problem for other protocols, leaving what Hoskinson described as poisoned collateral behind.

He called that dynamic the real novelty of the incident. “It wasn’t just a bridge hack. It spread to lending which then created bad debt contagion inside these lending protocols. It created a bank run and we saw $13 billion of TVL pulled in a very short period of time for a $290 million hack.”

The Cardano founder said the broader DeFi liquidity shock reached far beyond KelpDAO itself. Citing public reporting referenced in his walkthrough, he pointed to at least nine directly affected protocols and said Aave alone saw between $6.6 billion and $8.45 billion in losses, while rsETH traded in a volatile range between about $1,600 and $2,500 during the 24 hours following the attack.

He also raised the possibility of Lazarus involvement, though he acknowledged attribution remains unconfirmed. “There’s a lot of evidence here that there’s Lazarus connections,” he said, before adding that no independent forensics firms had definitively proven it.

At press time, Cardano (ADA) traded at $0.2504.

Cardano hovers below key resistance, 1-monthly chart | Source: ADAUSDT on TradingView.com

Domande pertinenti

QWhat did Charles Hoskinson argue was the broader warning exposed by the KelpDAO exploit?

AHe argued that the exploit was a broader warning about how Ethereum's restaking, cross-chain messaging, and lending stack can turn a single compromise into system-wide contagion.

QAccording to Hoskinson, what was the specific technical failure that led to the KelpDAO exploit?

AThe failure was a cross-chain message forgery that was accepted as legitimate, not a smart contract issue with KelpDAO or LayerZero.

QWhat dangerous design choice did Hoskinson specifically criticize in the system's setup?

AHe criticized the use of a one-of-one verifier configuration, arguing that a multi-verifier model (like three-of-five) is a best practice to avoid a single point of failure.

QHow did the attacker allegedly use the stolen rsETH to create a wider contagion in the DeFi ecosystem?

AInstead of dumping it, the attacker used the stolen rsETH as collateral in lending markets to borrow more liquid assets, which turned the exploit into a balance-sheet problem and created bad debt contagion for other protocols.

QWhat was the estimated total value locked (TVL) that was pulled from protocols following the hack, according to Hoskinson's account?

AApproximately $13 billion of TVL was pulled in a very short period of time following the $290 million hack.

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75 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.17Aggiornato il 2024.12.17

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Agent S: Il Futuro dell'Interazione Autonoma in Web3 Introduzione Nel panorama in continua evoluzione di Web3 e criptovalute, le innovazioni stanno costantemente ridefinendo il modo in cui gli individui interagiscono con le piattaforme digitali. Uno di questi progetti pionieristici, Agent S, promette di rivoluzionare l'interazione uomo-computer attraverso il suo framework agentico aperto. Aprendo la strada a interazioni autonome, Agent S mira a semplificare compiti complessi, offrendo applicazioni trasformative nell'intelligenza artificiale (AI). Questa esplorazione dettagliata approfondirà le complessità del progetto, le sue caratteristiche uniche e le implicazioni per il dominio delle criptovalute. Cos'è Agent S? Agent S si presenta come un innovativo framework agentico aperto, progettato specificamente per affrontare tre sfide fondamentali nell'automazione dei compiti informatici: Acquisizione di Conoscenze Specifiche del Dominio: Il framework apprende in modo intelligente da varie fonti di conoscenza esterne ed esperienze interne. Questo approccio duale gli consente di costruire un ricco repository di conoscenze specifiche del dominio, migliorando le sue prestazioni nell'esecuzione dei compiti. Pianificazione su Lungo Orizzonte di Compiti: Agent S impiega una pianificazione gerarchica potenziata dall'esperienza, un approccio strategico che facilita la suddivisione e l'esecuzione efficiente di compiti complessi. Questa caratteristica migliora significativamente la sua capacità di gestire più sottocompiti in modo efficiente ed efficace. Gestione di Interfacce Dinamiche e Non Uniformi: Il progetto introduce l'Interfaccia Agente-Computer (ACI), una soluzione innovativa che migliora l'interazione tra agenti e utenti. Utilizzando Modelli Linguistici Multimodali di Grandi Dimensioni (MLLM), Agent S può navigare e manipolare senza sforzo diverse interfacce grafiche utente. Attraverso queste caratteristiche pionieristiche, Agent S fornisce un framework robusto che affronta le complessità coinvolte nell'automazione dell'interazione umana con le macchine, preparando il terreno per innumerevoli applicazioni nell'AI e oltre. Chi è il Creatore di Agent S? Sebbene il concetto di Agent S sia fondamentalmente innovativo, informazioni specifiche sul suo creatore rimangono elusive. Il creatore è attualmente sconosciuto, il che evidenzia sia la fase embrionale del progetto sia la scelta strategica di mantenere i membri fondatori sotto anonimato. Indipendentemente dall'anonimato, l'attenzione rimane sulle capacità e sul potenziale del framework. Chi sono gli Investitori di Agent S? Poiché Agent S è relativamente nuovo nell'ecosistema crittografico, informazioni dettagliate riguardanti i suoi investitori e sostenitori finanziari non sono documentate esplicitamente. La mancanza di approfondimenti pubblicamente disponibili sulle fondazioni di investimento o sulle organizzazioni che supportano il progetto solleva interrogativi sulla sua struttura di finanziamento e sulla roadmap di sviluppo. Comprendere il supporto è cruciale per valutare la sostenibilità del progetto e il suo potenziale impatto sul mercato. Come Funziona Agent S? Al centro di Agent S si trova una tecnologia all'avanguardia che gli consente di funzionare efficacemente in contesti diversi. Il suo modello operativo è costruito attorno a diverse caratteristiche chiave: Interazione Uomo-Computer Simile a Quella Umana: Il framework offre una pianificazione AI avanzata, cercando di rendere le interazioni con i computer più intuitive. Mimando il comportamento umano nell'esecuzione dei compiti, promette di elevare le esperienze degli utenti. Memoria Narrativa: Utilizzata per sfruttare esperienze di alto livello, Agent S utilizza la memoria narrativa per tenere traccia delle storie dei compiti, migliorando così i suoi processi decisionali. Memoria Episodica: Questa caratteristica fornisce agli utenti una guida passo-passo, consentendo al framework di offrire supporto contestuale mentre i compiti si sviluppano. Supporto per OpenACI: Con la capacità di funzionare localmente, Agent S consente agli utenti di mantenere il controllo sulle proprie interazioni e flussi di lavoro, allineandosi con l'etica decentralizzata di Web3. Facile Integrazione con API Esterne: La sua versatilità e compatibilità con varie piattaforme AI garantiscono che Agent S possa adattarsi senza problemi agli ecosistemi tecnologici esistenti, rendendolo una scelta attraente per sviluppatori e organizzazioni. Queste funzionalità contribuiscono collettivamente alla posizione unica di Agent S all'interno dello spazio crittografico, poiché automatizza compiti complessi e multi-fase con un intervento umano minimo. Man mano che il progetto evolve, le sue potenziali applicazioni in Web3 potrebbero ridefinire il modo in cui si svolgono le interazioni digitali. Cronologia di Agent S Lo sviluppo e le tappe di Agent S possono essere riassunti in una cronologia che evidenzia i suoi eventi significativi: 27 Settembre 2024: Il concetto di Agent S è stato lanciato in un documento di ricerca completo intitolato “Un Framework Agentico Aperto che Usa i Computer Come un Umano”, mostrando le basi per il progetto. 10 Ottobre 2024: Il documento di ricerca è stato reso pubblicamente disponibile su arXiv, offrendo un'esplorazione approfondita del framework e della sua valutazione delle prestazioni basata sul benchmark OSWorld. 12 Ottobre 2024: È stata rilasciata una presentazione video, fornendo un'idea visiva delle capacità e delle caratteristiche di Agent S, coinvolgendo ulteriormente potenziali utenti e investitori. Questi indicatori nella cronologia non solo illustrano i progressi di Agent S, ma indicano anche il suo impegno per la trasparenza e il coinvolgimento della comunità. Punti Chiave su Agent S Man mano che il framework Agent S continua a evolversi, diversi attributi chiave si distinguono, sottolineando la sua natura innovativa e il potenziale: Framework Innovativo: Progettato per fornire un uso intuitivo dei computer simile all'interazione umana, Agent S porta un approccio nuovo all'automazione dei compiti. Interazione Autonoma: La capacità di interagire autonomamente con i computer attraverso GUI segna un passo avanti verso soluzioni informatiche più intelligenti ed efficienti. Automazione di Compiti Complessi: Con la sua metodologia robusta, può automatizzare compiti complessi e multi-fase, rendendo i processi più veloci e meno soggetti a errori. Miglioramento Continuo: I meccanismi di apprendimento consentono ad Agent S di migliorare dalle esperienze passate, migliorando continuamente le sue prestazioni e la sua efficacia. Versatilità: La sua adattabilità attraverso diversi ambienti operativi come OSWorld e WindowsAgentArena garantisce che possa servire un'ampia gamma di applicazioni. Man mano che Agent S si posiziona nel panorama di Web3 e delle criptovalute, il suo potenziale per migliorare le capacità di interazione e automatizzare i processi segna un significativo avanzamento nelle tecnologie AI. Attraverso il suo framework innovativo, Agent S esemplifica il futuro delle interazioni digitali, promettendo un'esperienza più fluida ed efficiente per gli utenti in vari settori. Conclusione Agent S rappresenta un audace passo avanti nell'unione tra AI e Web3, con la capacità di ridefinire il modo in cui interagiamo con la tecnologia. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, le possibilità per la sua applicazione sono vaste e coinvolgenti. Attraverso il suo framework completo che affronta sfide critiche, Agent S mira a portare le interazioni autonome al centro dell'esperienza digitale. Man mano che ci addentriamo nei regni delle criptovalute e della decentralizzazione, progetti come Agent S giocheranno senza dubbio un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della tecnologia e della collaborazione uomo-computer.

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